机器学习 朴素贝叶斯模型(Python实现)
我们是否可以通过计算样例分类的概率来对样例进行分类呢，即一个样例分为正例的概率为0.9，分为反例的概率为0.5，那么我们将该样例分为正例。那么我们的目标就是求P(正)和P(反)。每一个样例都是由多个属性组成的，我们根据属性的取值来计算概率，这是明显的条件概率P(正|X)，P(反|X)。X表示各个属性组成的属性向量(x1, x2, x3,......,xn)若各个属性之间是独立的，即各个...
